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f-string 是 Python 3.6 引入的一种字符串格式化方法。通过在字符串前加 f 或 F 前缀，直接在 {} 中嵌入变量或表达式。相比传统的 % 格式化和 str.format() 方法，f-string 执行速度更快，并且支持复杂的格式化操作，如数字精度控制、对齐、日期格式化等，甚至可用于代码调试。

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LLaMA Factory 是一个开源的全栈大模型微调框架，简化和加速大型语言模型的训练、微调和部署流程。它支持从预训练到指令微调、强化学习、多模态训练等全流程操作，并提供灵活的配置选项和高效的资源管理能力，适合开发者快速定制化模型以适应特定应用场景。下面通过一个简单的示例来展示如何使用 LLaMA Factory 进行模型微调并部署至 Ollama。

大模型开发实战：（五）使用 LLaMA Factory 微调与量化模型并部署至 Ollama

随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，人们期望利用 LLM 解决各种复杂问题，在此背景下，构建智能体（Agent）应用受到了广泛关注。用户与 LLM 的交互可以被视为一种 单智能体（Single-Agent） 行为：用户通过提示词（prompt）与通用 LLM 进行对话，LLM 理解问题并提供反馈。然而，单一智能体在处理复杂任务时存在明显局限性，例如需要用户多次引导、缺乏对外部环境的感知能力、对话历史记忆有限等。

大模型开发实战：（四）使用 LangGraph 实现多智能体应用

在构建聊天机器人时，对话历史记录是提升用户体验的核心功能之一，用户希望机器人能够记住之前的对话内容，从而避免重复提问。LangGraph 是 LangChain 生态中一个工具，通过将应用逻辑组织成有向图（Graph）的形式，可以轻松实现对话历史的管理和复杂的对话流程。本文将通过一个示例，展示如何使用 LangGraph 实现这一功能。

大模型开发实战：（三）使用 LangGraph 为对话添加历史记录

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种优化大型语言模型输出的方法，允许模型在生成回答前，从外部知识库中检索相关信息，而非仅依赖模型内部训练的知识。通过引用外部知识库的信息来生成更准确、实时且可靠的内容，并解决知识过时和幻觉的问题。下面将介绍使用 LangChain 和 Ollama 实现一个本地知识库应用。

大模型开发实战：（二）使用 LangChain 构建本地知识库应用

Selenium 由 Jason Huggins 于 2004 年发起，最初名为 JavaScript Testing Framework，后因受到希腊神话中“月亮女神 Selene”的启发而更名为 Selenium。它最初是为了解决网页自动化测试需求而诞生的开源工具，但因其能模拟真实浏览器操作（如点击、输入、滚动等），也被广泛用于网页数据爬取。爬虫工具有很多，例如 BeautifulSoup4，为什么选择自动化测试工具 Selenium 进行爬虫？目前绝大部分 Web 应用都使用 JavaScrip 动态加载数据，而 BeautifulSoup4 只能解析初始页面的 HTML 源码，对于动态加载的数据无法获取，因此使用 Selenium 模拟用户，完成数据加载的操作。

大模型开发实战：（一）使用 Selenium 进行网页爬虫

在软件开发中，调试是程序从“能运行”到“能正确运行”的关键步骤。调试是指通过对程序、硬件或系统的错误进行定位、分析和修复的过程，可以帮助开发人员发现并解决程序中的逻辑错误、语法错误、运行时错误等问题，保证软件的正确性和可靠性。让我们从一段简单的 Python 代码开始，这段代码的功能是计算一组数字的平均值。

为什么要对程序进行调试

在上一篇博客中，探讨了如何使用 Python 和 hailo_model_zoo 中预编译的模型来实现目标检测。本篇博客将深入介绍如何将用户自定义训练的模型转换并优化为能够在 Hailo NPU 上高效运行的 .hef 模型。

张高兴的 Raspberry Pi AI 开发指南：（三）将自定义模型编译为 Hailo NPU 的 .hef 模型

在上一篇文章中，探讨了使用 rpicam-apps 通过 JSON 文件配置并运行目标检测示例程序。虽然这种方法可以实现有效的检测，但它限制了开发者直接在代码中利用检测结果的能力。因此，在本篇博客中，将深入探讨如何借助 HailoRT Python API 调用神经处理单元（NPU），以实现在 Python 程序中的目标检测功能。

张高兴的 Raspberry Pi AI 开发指南：（二）使用 Python 进行目标检测

2024 年 6 月，Raspberry Pi AI Kit 发布，将 M.2 HAT+ 与 Hailo-8 AI 加速模块捆绑在一起，使 Raspberry Pi 具有了运行 AI 程序的能力。Hailo-8 是由以色列公司 Hailo 开发的一款高性能边缘 AI 处理器（NPU），它专为低功耗、高效率的深度学习推理任务设计，可以提供高达 26 TOPS 的计算能力，适用于各种边缘计算场景。本文主要介绍 AI Kit（AI HAT+）在 Raspberry Pi 5 上的配置和使用。

张高兴的 Raspberry Pi AI 开发指南：（一）Hailo-8 配置

串口是串行接口的简称，这是一个非常大的概念，在嵌入式中串口通常指 UART（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter，通用异步收发器）。使用串口进行的通信叫做串行通信，与之相对的一个概念是并行通信。串行通信是指数据一位一位的按顺序传输，而并行通信则是多位数据同时传输。如下图所示，DATA BUS 到 UART 1 之间是并行通信，UART 1 到 UART 2 之间是串行通信。

张高兴的 MicroPython 入门指南：（三）使用串口通信

GPIO 是 General Purpose Input Output 的缩写，即“通用输入输出”。Raspberry Pi Pico 左右两侧各有一列 GPIO 引脚， Pico 通过这两列引脚进行一些硬件上的扩展，与传感器进行交互等等。

张高兴的 MicroPython 入门指南：（二）GPIO 的使用

MicroPython 是一个基于 Python 3.4 的高效实现，它专为微控制器和嵌入式系统设计。它提供了一个小型的 Python 环境，包含了一些标准库的部分，并且能够在资源受限的设备上运行。MicroPython 支持交互式编程（REPL）、任意精度整数、列表解析、生成器、异常处理等高级功能，使开发者可以在边缘设备上编写和运行复杂的程序。

张高兴的 MicroPython 入门指南：（一）环境配置、Blink、部署

当你深夜在浏览器中输入 www.baidu.com 时有没有想过，除了月黑风高的夜和本机的浏览记录，还有谁知道你访问了它呢？要搞清楚这件事，首先我们要了解一下访问网站时，这其中发生了什么。

如何安全地访问互联网

今天看了一篇 IT 之家关于AMD 处理器受 RowHammer 内存攻击影响的报道，心血来潮了解了一下 RowHammer 攻击的原理，把了解到的知识记录下来。

RowHammer 攻击：内存的隐形威胁

OPC UA（OPC Unified Architecture，开放平台通信统一架构）是 OPC 基金会应用在自动化技术的机器对机器网络传输协定。OPC UA 不依赖于特定的操作系统或平台，可以在 Windows、Mac、Linux 等多种系统上运行，而传统的 OPC（如 OPC DA）通常只能在 Windows 上使用。该协议提供了一个更为先进、安全和灵活的解决方案，适用于现代工业自动化和物联网环境中的设备间通信。

在 .NET 中使用 OPC UA 协议

将数据集图像与标签分别放至单独的文件夹，如图像存放至 JPEGImages 文件夹，标签存放至 Annotations 文件夹。

YOLOv8 入门指南：（3）数据集准备

打开 LabelImg 网站，使用 git 命令或下载 zip 的形式，将代码保存到本地；

YOLOv8 入门指南：（2）图像标注

YOLO（You Only Look Once）模型是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以在一张图片中识别出多个物体的类别和位置。YOLO 的特点是速度快，准确率高，而且只需要看一次图片就可以做出预测，不需要像其他算法那样先提取候选区域再进行分类。YOLO 的原理是将图片划分为网格，每个网格预测一定数量的边界框和类别概率，然后根据置信度和非极大值抑制筛选出最终的检测结果。YOLO 目前有多个版本，最新的是 YOLOv8，在2023年1月10日开源，提供了更多的模型选择和更好的性能。

YOLOv8 入门指南：（1）环境配置

最近在逛 GitHub 的时候居然发现 Treading 居然被一个做饭的项目霸榜了。看到这我一个做饭爱好者兴奋了，点进去一看，“HowToCook”，和仓库的名字一样，里面包含的内容的确是正儿八经的家常菜。不知道老外们看到这个项目作何感想，如果能做到 i18n 国际化，那属实是文化输出了。我也向该项目提交了一个菜谱，你们可以猜猜看是哪一个。


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